El Premio Nobel de Economía de 2026, otorgado a Robert E. Hall y Michael Woodford por sus contribuciones a los fundamentos microeconómicos de la estabilización macroeconómica, deja una reflexión que puede extenderse más allá de la política monetaria y el comportamiento de las economías. También ofrece una oportunidad para repensar cómo entendemos, financiamos y gestionamos los sistemas de salud.
Desde su origen, buena parte del debate sobre los sistemas de salud se ha concentrado en los recursos disponibles, las reglas de financiación, las tarifas y los mecanismos de contratación. Estas son discusiones necesarias, particularmente en Colombia, donde las presiones financieras sobre el Sistema General de Seguridad Social en Salud (SGSSS) han puesto en el centro del debate la suficiencia de la Unidad de Pago por Capitación (UPC), el crecimiento de los gastos médicos y la sostenibilidad de los diferentes actores en un contexto de presiones fiscales.
Sin embargo, hay una dimensión que merece mayor atención. Las decisiones que toman las personas y las instituciones frente a los incentivos que reciben, los riesgos que enfrentan y las expectativas que tienen sobre el futuro. Acá es donde aparece una conexión entre los aportes de Hall y Woodford y los desafíos de la economía de la salud.
La importancia de las expectativas cuando hablamos de salud
Robert Hall contribuyó a transformar nuestra comprensión de las decisiones de consumo y ahorro. En su trabajo de 1978, desarrollado a partir de la hipótesis del ingreso permanente, mostró cómo las decisiones presentes de los hogares están relacionadas con sus expectativas sobre los recursos que tendrán disponibles en el futuro. Bajo determinados supuestos, el consumo responde principalmente a nueva información que modifica esas expectativas, y no simplemente a las variaciones transitorias del ingreso corriente (Hall, 1978).
Michael Woodford, por su parte, desarrolló un marco teórico en el que las expectativas de hogares y empresas, las decisiones intertemporales[1] y las rigideces en la formación de precios resultan clave para comprender el comportamiento de la economía y la efectividad de las políticas de estabilización (Woodford, 2003).
Aunque sus investigaciones no estuvieron dirigidas específicamente a los sistemas de salud, su enfoque permite extraer conceptos en los que los resultados agregados son consecuencia de múltiples decisiones individuales que se relacionan entre sí y cambian cuando se modifican las condiciones del entorno.
Pensemos, por ejemplo, en una persona que decide contratar un seguro voluntario de salud. Su decisión no depende únicamente de cuánto cuesta la prima o de cuáles son las coberturas disponibles. También intervienen las expectativas que tenga sobre su estado de salud, la posibilidad de enfrentar una enfermedad, sus ingresos futuros, la oportunidad de acceder a servicios médicos y la tranquilidad que le representa contar con protección financiera.
Algo similar ocurre con los actores que intervienen en el sistema. Un prestador decide invertir en tecnología, ampliar su capacidad o contratar profesionales considerando la demanda esperada, las condiciones de pago y la estabilidad de sus relaciones contractuales. Por su parte, una compañía de seguros define sus coberturas, primas y estrategias de gestión del riesgo teniendo en cuenta la evolución esperada de la frecuencia y severidad de los siniestros, los costos médicos y el comportamiento de sus asegurados.
En otras palabras, las decisiones de hoy están condicionadas por lo que esperamos que ocurra mañana. Y esas decisiones terminan influyendo en el costo, la calidad y la sostenibilidad de la atención en salud.
Los sistemas de salud son más que la suma de sus recursos
Un sistema de salud puede entenderse como un sistema complejo adaptativo. Esto significa que sus resultados no dependen exclusivamente de una autoridad central, de una fórmula de financiación o de un conjunto de normas. Surgen también de las interacciones entre pacientes, profesionales, prestadores, aseguradores, reguladores y demás participantes. Cada uno responde a incentivos diferentes y ajusta su comportamiento cuando cambian las reglas.
Por ejemplo, aumentar los recursos destinados a financiar la atención puede contribuir a mejorar la suficiencia financiera y el acceso a los servicios. Pero no garantiza, por sí solo, mejores resultados de salud. Si no existen incentivos adecuados para gestionar el riesgo, prevenir enfermedades, coordinar la atención y mejorar la productividad, una mayor financiación puede coexistir con ineficiencias persistentes.
De igual manera, regular el precio de un procedimiento no necesariamente reduce el gasto total. Los prestadores podrían modificar la cantidad o composición de los servicios ofrecidos, dependiendo de los incentivos contractuales y regulatorios. En otros casos, la regulación puede mejorar la eficiencia y contener costos. El resultado dependerá de cómo respondan los participantes.
Esto no significa que financiar más o regular sea equivocado. Significa que ninguna intervención debería evaluarse únicamente por su efecto directo, sin considerar las respuestas de comportamiento que puede generar.
En Colombia, esta reflexión resulta especialmente relevante para el debate sobre la UPC, los presupuestos de atención, los modelos de contratación y la gestión del riesgo en salud. La suficiencia de los recursos es indispensable, pero también de debe comprender cómo se transforman las decisiones de quienes los administran y utilizan.
El papel de los seguros voluntarios de salud
Los seguros voluntarios de salud ocupan un lugar particular dentro del sistema colombiano. Su función es ofrecer protección complementaria y alternativas de acceso y atención, sin sustituir las obligaciones y coberturas del aseguramiento obligatorio. Desde la perspectiva económica, su importancia va más allá de financiar servicios médicos. Un seguro permite transferir y distribuir riesgos financieros entre personas que enfrentan incertidumbre sobre sus necesidades futuras de atención.
Pero también modifica los incentivos. Una persona asegurada puede tener mayores posibilidades de acudir oportunamente a una consulta, realizarse un examen diagnóstico o continuar un tratamiento. En determinadas circunstancias, esto permite identificar enfermedades en etapas tempranas y evitar complicaciones que podrían resultar más costosas en el futuro.
Al mismo tiempo, la reducción del precio que enfrenta el paciente al momento de utilizar un servicio puede aumentar la demanda de atención, incluso cuando parte de esa utilización tiene un beneficio clínico limitado. Es el problema de riesgo moral, estudiado por la economía de los seguros.
Ambos efectos pueden coexistir. Por eso, la pregunta relevante no debería ser simplemente si el aseguramiento aumenta o reduce la utilización de servicios médicos. Debería ser qué tipo de atención promueve, en qué momento se utiliza y cuáles son sus consecuencias sobre la salud y los costos futuros.
Una consulta adicional que permite diagnosticar oportunamente una enfermedad puede generar valor. Un procedimiento innecesario, por el contrario, puede aumentar el gasto sin mejorar el bienestar del paciente. La diferencia está en los incentivos, la información disponible y la capacidad de orientar las decisiones hacia una atención pertinente.
Para los seguros voluntarios de salud, esto abre una discusión sobre el diseño de productos, los mecanismos de autorización, las redes de prestadores, la prevención, los programas de gestión de enfermedades crónicas y los modelos de contratación basados en resultados.
Un producto de aseguramiento no es solamente un conjunto de coberturas y exclusiones. La gestión del riesgo en salud establece condiciones que influyen en la manera como las personas utilizan los servicios y los prestadores organizan la atención.
Sobre los costos médicos presentes y los riesgos futuros
Uno de los principales desafíos de los seguros de salud es que sus costos no se explican únicamente por los eventos que ocurren durante un periodo determinado. También dependen de procesos acumulativos relacionados con la transición demográfica (envejecimiento), las enfermedades crónicas, la incorporación de nuevas tecnologías y los cambios en los patrones de utilización.
Aquí vuelve a ser relevante el enfoque intertemporal. Una intervención preventiva puede representar un gasto hoy y generar beneficios sanitarios durante varios años. Un diagnóstico tardío puede reducir temporalmente la utilización de servicios, pero terminar asociado a tratamientos más complejos y costosos.
Esto no implica que toda intervención preventiva produzca ahorros financieros. Algunas mejoran significativamente la salud y la calidad de vida, aunque aumenten el gasto total. Por eso es importante distinguir entre reducir costos y generar valor en salud.
Para una compañía aseguradora, comprender estas relaciones requiere ir más allá del análisis de la siniestralidad observada. Supone estudiar cómo evolucionan los riesgos de sus asegurados, cómo cambian sus decisiones de utilización y qué efectos tienen las intervenciones sobre los resultados clínicos y financieros a lo largo del tiempo.
También implica reconocer la heterogeneidad. Dos personas de la misma edad pueden enfrentar riesgos muy diferentes debido a sus condiciones de salud, sus hábitos, sus ingresos, su entorno y su acceso efectivo a servicios. Los promedios son útiles para describir un mercado, pero pueden ocultar diferencias decisivas al momento de gestionar el riesgo.
La inteligencia artificial y los nuevos modelos para comprender el sistema
Dado que las decisiones individuales y sus interacciones son puntos clave, debemos preguntarnos ¿cómo podemos anticipar los efectos de una intervención antes de implementarla?
La economía de la salud dispone de herramientas econométricas, actuariales y de evaluación económica que permiten estudiar estas relaciones. Sin embargo, el avance de la inteligencia artificial y de las capacidades computacionales abre posibilidades para complementar estos enfoques.
Una de ellas es la simulación basada en agentes[2]. En lugar de representar a todos los pacientes, prestadores o aseguradores mediante un único agente promedio, estos modelos permiten construir poblaciones heterogéneas, con características, restricciones y reglas de comportamiento diferentes.
Así, por ejemplo, podría simularse qué sucede cuando una compañía aseguradora modifica un copago, incorpora una cobertura, introduce un programa de prevención o cambia el mecanismo de remuneración de sus prestadores.
El modelo permitiría explorar no solo los efectos inmediatos sobre la utilización, sino también posibles respuestas de los pacientes y profesionales, cambios en la demanda y consecuencias sobre el gasto a lo largo del tiempo.
Otra posibilidad son los gemelos digitales: representaciones computacionales de procesos o sistemas reales que se actualizan con información y permiten experimentar con escenarios alternativos.
Aplicados al aseguramiento en salud, podrían ayudar a estudiar la evolución de una población asegurada, las necesidades futuras de atención, la capacidad de una red de prestadores o los efectos potenciales de diferentes estrategias de gestión del riesgo.
Estas herramientas no sustituyen la evidencia empírica ni eliminan la incertidumbre. Su utilidad depende de la calidad de los datos, la validez de los supuestos, la protección de la información personal y la capacidad de contrastar las simulaciones con resultados observados.
Tampoco debe confundirse una predicción con una relación causal. Un algoritmo puede anticipar una mayor probabilidad de hospitalización sin necesariamente identificar qué intervención logrará reducirla.
La oportunidad consiste en combinar teoría económica, evidencia clínica, modelos actuariales, evaluación causal e inteligencia artificial para comprender mejor las consecuencias de distintas decisiones.
Una oportunidad para el aseguramiento voluntario en Colombia
Los planes voluntarios de salud (dentro de los que están las pólizas de salud voluntarias) tienen la posibilidad de contribuir a esta transformación.
Por su relación con los asegurados, la información sobre utilización de servicios y su interacción con redes de prestadores, pueden desarrollar herramientas que permitan comprender mejor los riesgos y promover modelos de atención orientados a resultados. Esto supone avanzar desde una gestión predominantemente centrada en el pago de siniestros hacia una visión más integral del riesgo en salud, sin desconocer que la protección financiera y el cumplimiento de las coberturas contratadas siguen siendo funciones esenciales del seguro.
También requiere una mirada de largo plazo. La prevención, la gestión de enfermedades crónicas, la coordinación asistencial y la pertinencia médica pueden generar beneficios que no siempre se reflejan inmediatamente en los indicadores financieros de un periodo. Uno de los retos consiste en alinear los incentivos de las compañías aseguradoras, prestadores y pacientes para que las decisiones que generan valor en el largo plazo también resulten viables en el corto plazo.
En este punto, el diseño de los contratos adquiere especial importancia. Los mecanismos de pago por evento, capitación, paquetes o resultados distribuyen riesgos de manera diferente y pueden inducir respuestas distintas en la prestación de servicios. Ninguno es universalmente superior, y en cambio, su desempeño depende del contexto, la información disponible y la capacidad de supervisión.
Para Colombia, donde la discusión sobre el sistema de salud suele concentrarse en la distribución de recursos y las responsabilidades institucionales, incorporar esta perspectiva permitiría enriquecer el debate.
No se trata de trasladar mecánicamente modelos macroeconómicos al sector salud, ni de suponer que todos los participantes responden de manera perfectamente racional. Se trata de reconocer que las expectativas, las restricciones, la información y los incentivos influyen en las decisiones, y que estas pueden producir resultados colectivos diferentes de los inicialmente previstos.
Comprender las decisiones para transformar los resultados
El reconocimiento a Hall y Woodford recuerda una de las transformaciones más importantes de la economía moderna. Para comprender los grandes resultados de un sistema, necesitamos estudiar las decisiones de quienes lo integran.
En salud, esta enseñanza resulta particularmente útil. No basta con conocer cuánto se gasta, cuántos servicios se prestan o cuántas personas están aseguradas. También necesitamos comprender por qué se utilizan determinados servicios, cómo responden los prestadores a los mecanismos de pago, qué motiva las decisiones de aseguramiento y de qué manera las intervenciones presentes modifican los riesgos futuros.
La financiación suficiente, la regulación adecuada y la protección financiera son condiciones de relevancia. Pero su efectividad depende, en buena medida, de cómo interactúan con el comportamiento de las personas y las instituciones. Para los seguros voluntarios de salud en Colombia, el desafío consiste en aprovechar esa comprensión para diseñar mejores productos, gestionar los riesgos de manera más efectiva y contribuir a una atención de mayor valor para las personas.
La lección del Nobel de Economía de 2026 es que los resultados de mañana comienzan con las decisiones que tomamos hoy. Y el siguiente salto de la economía de la salud será comprender, con mayor precisión, cómo esas decisiones construyen tanto la salud de las personas como los costos futuros del sistema.
Arrow, J. K. (1963). Uncertainty and the Welfare Economics of Medical Care. American Economic Review, 53(5), 941–973.
Hall, R. E. (Dec de 1978). Stochastic Implications of the Life Cycle–Permanent Income Hypothesis: Theory and Evidence. Journal of Political Economy, 86(6), 971–987.
Pauly, M. V. (1968). The Economics of Moral Hazard: Comment. American Economic Review, 58(3).
Rachel Cassidy, N. S.-R.-C. (Nov de 2019). Mathematical modelling for health systems research: a systematic review of system dynamics and agent-based models. BMC Health Serv Res, 19(1). doi:10.1186/s12913-019-4627-7
Tracy, M., Cerdá, & Keyes, K. (2018). Agent-Based Modeling in Public Health: Current Applications and Future Directions. Annual Review of Public Health(39), 77–94.
Woodford, M. (2003). Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy. Princeton University Press.
[1] Son las decisiones en las que los individuos eligen entre alternativas presentes y futuras, considerando sus costos, beneficios y expectativas a lo largo del tiempo.
[2] Ver: (Tracy, Cerdá, & Keyes, K, 2018) y (Rachel Cassidy, 2019)
